【电网】光伏-工业电网中电容-电容组补偿进行谐波和共振分析【含Matlab源码 16165期】

💥💥💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞💞Matlab武动乾坤博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥💥💥
🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚤🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀🚀

🔊博主简介：985研究生，Matlab领域科研开发者；

🚅座右铭：行百里者，半于九十。

🏆代码获取方式：
优快云 Matlab武动乾坤—代码获取方式

更多Matlab物理应用仿真内容点击👇
①Matlab物理应用（进阶版）

⛳️关注优快云 Matlab武动乾坤，更多资源等你来！！

⛄一、光伏-工业电网中电容-电容组补偿进行谐波和共振分析

一、程序定位与总体目标

本程序基于 MATLAB（R2021a/b 基础环境）开发，针对摩洛哥 Foum Tizi 地区 OCP 磷矿工业负荷与 26.4 MW 光伏电站共网运行场景，开展 33 kV 母线并联电容器组无功补偿的谐波与谐振特性研究。程序按 “建模 — 解算 — 校验 — 可视化” 闭环工作，量化评估不同补偿方案下电网各节点电压 / 电流谐波畸变、并联谐振频率及电容器组应力，为补偿选型提供依据。

二、系统拓扑与建模对象

电网结构为 ONEE 150 kV 电网经 T150/60 主变接入 OCP 60 kV 母线，该母线分两条并联支路：支路一经 T60/5.5 降压至 5.5 kV 供工业负荷；支路二经 T60/33 降压至 33 kV 汇流母线，再经 T33/690 变压器接入 690 V 光伏逆变器（6 台集中式逆变器聚合，AC 额定 26.4 MW、DC 30.25 MWp）。研究对象为接于 33 kV 汇流母线的并联电容器组，设计容量 Qc=1.8908 Mvar（额定 33 kV），属 “建议投运” 而非已确认安装。

三、谐波源与运行场景

程序以谐波电流源注入模拟非线性源：工业负荷与光伏侧分别按设定百分比注入 5、7、11、13 次谐波电流。所有谐波频谱均为 “代表性假设”，非现场实测，程序中已显式声明。用户可选择正常（低背景）、中度扰动、高度扰动 / 应力三种谐波强度场景，并可交互设定谐波相角（默认 0°）。基波运行点取 OCP 六月电量折算平均功率 Pload≈11378499.9 kWh/720h、Qload≈4092790.6 kvarh/720h；光伏取 Ppv=10 MW、Qpv=0。

四、电气等效与数学模型

程序构建节点导纳矩阵 Y，求解谐波节点方程 J_h=Y_h・V_h（J 为注入电流，V 为节点相电压相量，h 为谐波次数，ω=2πfh）。各支路含聚合 R-L：电网按短路容量 Ssc=1000 MVA、X/R=10 折算电源阻抗；四台变压器按 uk、r、容量折算至 60 kV 基准的漏抗与电阻；负荷支路附加 60 kV 馈线 R/L。负荷按并联电导 G 与电感 L 建模，实际 P/Q 随节点电压变化；全部元件折算至 60 kV 公共基准，变压器理想变比忽略移相，测量结果再换算至各实际母线电压。

五、补偿方案与解算

程序对三种配置逐一求解：OFF（不投）、BARE（纯电容器）、DETUNED（失谐 7%，即串联电抗比 X_L/X_C=0.07，品质因数 Q=40）。失谐电容按维持等效净 Mvar 原则调整为 Cbare×(1−0.07)。每个谐波次数独立解算节点电压与支路电流，电容器电流由 Ib=jωC・V 或 V/(R+jωL+1/jωC) 求得，最终以反傅里叶重构各点稳态波形（10 个周波、采样 20 μs）。

六、指标计算与谐振分析

程序输出 6 个考核点（690 V 逆变器、33 kV 汇流、60 kV 进口、150 kV PCC、5.5 kV 负荷、电容器支路）的相电压 / 线电流 RMS、有功 P、基波无功 Q1、真功率因数（含畸变）与位移功率因数、电压 / 电流总谐波畸变率 THD（定义含 2~50 次）：THD=√(Σ|V_h|²)/|V₁|×100%，并给出主导谐波次数与频谱。谐振分析独立于谐波注入：在 50~2500 Hz 扫频中注入 1 A 测试电流，求 33 kV 母线驱动点阻抗 Z (f)，自动提取局部峰值作为并联谐振点，绘制 OFF/BARE/DETUNED 三曲线对比。

七、物理校验与可靠性

程序内置三道自动校验并设机器阈值：KCL 节点电流残差相对值 < 1e-8、有功功率平衡相对误差 < 1e-8、FFT 重构波形与输入相量相对误差 < 1e-8，任一不满足即断言报错，杜绝静默错误。另对电容器组应力核算：总 RMS 电流、基波电流、实际 Q1、电容器相电压（含串联电抗抬升）及电抗器损耗。

八、输出与交付

运行后工作区保留结构化变量 FT（参数、相量、波形、频谱、校验结果、放大倍数、谐振扫描）与 p（全部输入）。图形输出含：各方案 6 节点电压 / 电流波形图、33 kV 汇流母线谐波响应柱状图（相对 OFF 的放大 / 抑制比）、谐振阻抗扫描曲线，以及 THD 汇总表、谐波放大表、电容器组电流 / 无功表。

九、适用范围与边界声明

本程序为理论性研究工具，结果反映在 “假设谐波注入” 下的线性 RLC 响应，仅放大已有谐波、不产生新频次；不含 PWM、零序、暂态仿真，不构成现场诊断结论；所有阻抗与注入频谱均为假设，详细站址数据属保密或不可得。

⛄二、部分源代码和运行步骤

1 部分代码
clear;
clc;
close all;
p=struct;

%% Known / documented values
p.f = 50; % Hz
p.Vref = 60e3; % line-line V; common reference
p.Vbus = [150e3 60e3 33e3 5.5e3 690]; % actual line-line V by bus
p.Pload = 11378499.897154365e3 / 720; % W, June 2026 OCP energy / 720 h
p.Qload = 4092790.618439777e3 / 720; % var, same monthly approximation
p.Qc = 1.8908e6; % var at 33 kV, proposed bank
p.PV_ac_rating = 26.4e6; % W, six central inverters
p.PV_dc_rating = 30.25e6; % Wp, PV installed DC capacity

% PFE_Amjed ELAIDI (1), as identified in the supplied document review.
% Upstream 150 kV line: reference data only, NOT used to calculate impedance.
p.line150_length_km = 86.25; % km, reported Afourer-Foum Tizi line
p.line150_section_mm2 = 288; % mm^2; R/X/C per km still required

%% Study assumptions
% Theoretical study: detailed site data are confidential or unavailable.
% Representative operating point; monthly energy is not a simultaneous snapshot.
p.Ppv = 10e6; % W injected at this operating point
p.Qpv = 0; % var PV fundamental injection

% Equivalent impedances; transformer leakage is referred to 60 kV.
p.Ssc_ONEE = 1000e6; % VA grid fault level at 150 kV
p.grid_XR = 10; % X/R
% Transformer order: [150/60, 60/33, 60/5.5, 33/0.690 kV].
p.Tr_MVA = [60 31.5 25 30]; % MVA: first from Foum Tizi reference; others assumed
p.Tr_uk = [0.12 0.10 0.08 0.06]; % per-unit |short-circuit impedance|
p.Tr_r = [0.005 0.006 0.008 0.008]; % per-unit resistance
p.R_feeder_60kV = 0.15; % ohm, load branch, referred to 60 kV
p.L_feeder_60kV = 1e-3; % H, same branch
p.C_small = 1e-9; % F/phase/bus referred to 60 kV;
% Residual shunt C is a study assumption, not measured cable capacitance.

% REPRESENTATIVE injected harmonic currents, not site measurements.
p.harmonic_orders = [5 7 11 13];
% Moderate baseline: percentages of nominal source fundamental current.
p.pv_percent = [1 0.7 0.4 0.2];
p.load_percent = [3 2 1 0.5];
p.pv_angle_deg = [0 0 0 0]; % source phasor angles, assumptions
p.load_angle_deg = [0 0 0 0]; % relative phase matters greatly

p.detuning = 0.07; % reactor X / capacitor X at 50 Hz
p.reactor_quality = 40; % X_L / R_L at 50 Hz, assumption
p.dt = 20e-6; % seconds between waveform samples
p.duration = 0.20; % seconds, exactly 10 cycles
p.Hmax = 50; % THD definition: orders 2 … 50

%% Harmonic magnitude scenario
fprintf(‘\nHarmonic operating condition (theoretical):\n’);
fprintf(‘1 - Normal operation / low background harmonics\n’);
fprintf(‘2 - Moderate harmonic disturbance\n3 - High harmonic disturbance / stress condition\n’);
p.magnitude_scenario=input(‘Choose 1, 2 or 3 [2]: ‘);
if isempty(p.magnitude_scenario), p.magnitude_scenario=2; end
assert(isscalar(p.magnitude_scenario) && ismember(p.magnitude_scenario,1:3), …
‘Choose 1, 2 or 3.’);
scenarioNames={‘Normal operation / low background harmonics’, …
‘Moderate harmonic disturbance’,‘High harmonic disturbance / stress condition’};
% Normal assumes no particular harmonic issue; these are not site classifications.
if p.magnitude_scenario1
p.pv_percent = [0.2 0.15 0.08 0.04];
p.load_percent = [0.5 0.3 0.15 0.08];
elseif p.magnitude_scenario3
p.pv_percent = [2 1.5 1 0.8];
p.load_percent = [8 5 3 2];
end
fprintf(‘Selected: %s (assumed harmonic injections).\n’,scenarioNames{p.magnitude_scenario});
p.scenario_name=scenarioNames{p.magnitude_scenario};
%% Harmonic phase angles (phase-a cosine reference)
fprintf(’\nHarmonic phase angles:\n’);
fprintf(‘1 - All phases = 0 degrees\n2 - Enter phases manually\n’);
choice=input('Choose 1 or 2 [1]: ');
if isempty(choice), choice=1; end
assert(isscalar(choice) && ismember(choice,[1 2]), ‘Choose 1 or 2.’);
if choice==2
p.pv_angle_deg=input('PV phases [5th 7th 11th 13th]: ');
p.load_angle_deg=input('Load phases [5th 7th 11th 13th]: ');
end

2 通用运行步骤
（1）直接运行main.m即可一键出图

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本

2019b

2 参考文献

[1] 门云阁.MATLAB物理计算与可视化[M].清华大学出版社，2013.

3 备注

简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

⛄五、仿真咨询与程序定制

1 各类智能优化算法改进及应用

1.1 PID优化

1.2 VMD优化

1.3 配电网重构

1.4 三维装箱

1.5 微电网优化

1.6 优化布局

1.7 优化参数

1.8 优化成本

1.9 优化充电

1.10 优化调度

1.11 优化电价

1.12 优化发车

1.13 优化分配

1.14 优化覆盖

1.15 优化控制

1.16 优化库存

1.17 优化路由

1.18 优化设计

1.19 优化位置

1.20 优化吸波

1.21 优化选址

1.22 优化运行

1.23 优化指派

1.24 优化组合

1.25 车间调度

1.26 生产调度

1.27 经济调度

1.28 装配线调度

1.29 水库调度

1.30 货位优化

1.31 公交排班优化

1.32 集装箱船配载优化

1.33 水泵组合优化

1.34 医疗资源分配优化

1.35 可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习分类与预测

2.1 机器学习和深度学习分类

2.1.1 BiLSTM双向长短时记忆神经网络分类
2.1.2 BP神经网络分类
2.1.3 CNN卷积神经网络分类
2.1.4 DBN深度置信网络分类
2.1.5 DELM深度学习极限学习机分类
2.1.6 ELMAN递归神经网络分类
2.1.7 ELM极限学习机分类
2.1.8 GRNN广义回归神经网络分类
2.1.9 GRU门控循环单元分类
2.1.10 KELM混合核极限学习机分类
2.1.11 KNN分类
2.1.12 LSSVM最小二乘法支持向量机分类
2.1.13 LSTM长短时记忆网络分类
2.1.14 MLP全连接神经网络分类
2.1.15 PNN概率神经网络分类
2.1.16 RELM鲁棒极限学习机分类
2.1.17 RF随机森林分类
2.1.18 SCN随机配置网络模型分类
2.1.19 SVM支持向量机分类
2.1.20 XGBOOST分类

2.2 机器学习和深度学习预测

2.2.1 ANFIS自适应模糊神经网络预测
2.2.2 ANN人工神经网络预测
2.2.3 ARMA自回归滑动平均模型预测
2.2.4 BF粒子滤波预测
2.2.5 BiLSTM双向长短时记忆神经网络预测
2.2.6 BLS宽度学习神经网络预测
2.2.7 BP神经网络预测
2.2.8 CNN卷积神经网络预测
2.2.9 DBN深度置信网络预测
2.2.10 DELM深度学习极限学习机预测
2.2.11 DKELM回归预测
2.2.12 ELMAN递归神经网络预测
2.2.13 ELM极限学习机预测
2.2.14 ESN回声状态网络预测
2.2.15 FNN前馈神经网络预测
2.2.16 GMDN预测
2.2.17 GMM高斯混合模型预测
2.2.18 GRNN广义回归神经网络预测
2.2.19 GRU门控循环单元预测
2.2.20 KELM混合核极限学习机预测
2.2.21 LMS最小均方算法预测
2.2.22 LSSVM最小二乘法支持向量机预测
2.2.23 LSTM长短时记忆网络预测
2.2.24 RBF径向基函数神经网络预测
2.2.25 RELM鲁棒极限学习机预测
2.2.26 RF随机森林预测
2.2.27 RNN循环神经网络预测
2.2.28 RVM相关向量机预测
2.2.29 SVM支持向量机预测
2.2.30 TCN时间卷积神经网络预测
2.2.31 XGBoost回归预测
2.2.32 模糊预测
2.2.33 奇异谱分析方法SSA时间序列预测

2.3 机器学习和深度学习实际应用预测
CPI指数预测、PM2.5浓度预测、SOC预测、财务预警预测、产量预测、车位预测、虫情预测、带钢厚度预测、电池健康状态预测、电力负荷预测、房价预测、腐蚀率预测、故障诊断预测、光伏功率预测、轨迹预测、航空发动机寿命预测、汇率预测、混凝土强度预测、加热炉炉温预测、价格预测、交通流预测、居民消费指数预测、空气质量预测、粮食温度预测、气温预测、清水值预测、失业率预测、用电量预测、运输量预测、制造业采购经理指数预测

3 图像处理方面

3.1 图像边缘检测

3.2 图像处理

3.3 图像分割

3.4 图像分类

3.5 图像跟踪

3.6 图像加密解密

3.7 图像检索

3.8 图像配准

3.9 图像拼接

3.10 图像评价

3.11 图像去噪

3.12 图像融合

3.13 图像识别

3.13.1 表盘识别
3.13.2 车道线识别
3.13.3 车辆计数
3.13.4 车辆识别
3.13.5 车牌识别
3.13.6 车位识别
3.13.7 尺寸检测
3.13.8 答题卡识别
3.13.9 电器识别
3.13.10 跌倒检测
3.13.11 动物识别
3.13.12 二维码识别
3.13.13 发票识别
3.13.14 服装识别
3.13.15 汉字识别
3.13.16 红绿灯识别
3.13.17 虹膜识别
3.13.18 火灾检测
3.13.19 疾病分类
3.13.20 交通标志识别
3.13.21 卡号识别
3.13.22 口罩识别
3.13.23 裂缝识别
3.13.24 目标跟踪
3.13.25 疲劳检测
3.13.26 旗帜识别
3.13.27 青草识别
3.13.28 人脸识别
3.13.29 人民币识别
3.13.30 身份证识别
3.13.31 手势识别
3.13.32 数字字母识别
3.13.33 手掌识别
3.13.34 树叶识别
3.13.35 水果识别
3.13.36 条形码识别
3.13.37 温度检测
3.13.38 瑕疵检测
3.13.39 芯片检测
3.13.40 行为识别
3.13.41 验证码识别
3.13.42 药材识别
3.13.43 硬币识别
3.13.44 邮政编码识别
3.13.45 纸牌识别
3.13.46 指纹识别

3.14 图像修复

3.15 图像压缩

3.16 图像隐写

3.17 图像增强

3.18 图像重建

4 路径规划方面

4.1 旅行商问题（TSP）

4.1.1 单旅行商问题（TSP）
4.1.2 多旅行商问题（MTSP）

4.2 车辆路径问题（VRP）

4.2.1 车辆路径问题（VRP）
4.2.2 带容量的车辆路径问题（CVRP）
4.2.3 带容量+时间窗+距离车辆路径问题（DCTWVRP）
4.2.4 带容量+距离车辆路径问题（DCVRP）
4.2.5 带距离的车辆路径问题（DVRP）
4.2.6 带充电站+时间窗车辆路径问题（ETWVRP）
4.2.7 带多种容量的车辆路径问题（MCVRP）
4.2.8 带距离的多车辆路径问题（MDVRP）
4.2.9 同时取送货的车辆路径问题（SDVRP）
4.2.10 带时间窗+容量的车辆路径问题（TWCVRP）
4.2.11 带时间窗的车辆路径问题（TWVRP）

4.3 多式联运运输问题

4.4 机器人路径规划

4.4.1 避障路径规划
4.4.2 机器人轨迹跟踪
4.4.3 机器人编队
4.4.4 机器人导航
4.4.5 机器人定位
4.4.6 机器人控制
4.4.7 机器人路径规划
4.4.8 机器人任务分配
4.4.9 机器人搜索
4.4.10 机器人运输
4.4.11 迷宫路径规划
4.4.12 水下机器人路径规划
4.4.13 栅格地图路径规划

4.5 配送路径规划

4.5.1 冷链配送路径规划
4.5.2 外卖配送路径规划
4.5.3 口罩配送路径规划
4.5.4 药品配送路径规划
4.5.5 含充电站配送路径规划
4.5.6 连锁超市配送路径规划
4.5.7 车辆协同无人机配送路径规划

4.6 无人机路径规划

4.6.1 飞行器仿真
4.6.2 无人机飞行作业
4.6.3 无人机轨迹跟踪
4.6.4 无人机集群仿真
4.6.5 卡车无人机
4.6.6 目标搜索
4.6.7 三维路径规划
4.6.8 无人机编队
4.6.9 无人机导航
4.6.10 无人机吊运
4.6.11 无人机对抗
4.6.12 无人机覆盖
4.6.13 无人机检测
4.6.14 无人机控制
4.6.15 无人机求援
4.6.16 无人机位姿估计
4.6.17 无人机系统
4.6.18 无人机侦查
4.6.19 无人机联盟
4.6.20 无人机协同任务
4.6.21 异构无人机

4.7 水下飞行器

4.8 无人车路径规划

4.9 无人艇路径规划

4.10 物流选址

4.11 车辆控制

4.12 多智能体路径规划

4.12.1 多智能体编队
4.12.2 多智能体控制
4.12.3 多智能体路径规划
4.12.4 多智能体协同

5 语音处理

5.1 语音情感识别

5.2 声源定位

5.3 特征提取

5.4 语音编码

5.5 语音处理

5.6 语音分离

5.7 语音分析

5.8 语音合成

5.9 语音加密

5.10 语音去噪

5.11 语音识别

5.12 语音压缩

5.13 语音隐藏

6 元胞自动机方面

6.1 元胞自动机病毒仿真

6.2 元胞自动机城市规划

6.3 元胞自动机交通流

6.4 元胞自动机气体

6.5 元胞自动机人员疏散

6.6 元胞自动机森林火灾

6.7 元胞自动机生命游戏

7 信号处理

7.1 机械振动信号处理

7.1.1 故障信号
7.1.1.1 齿轮损伤识别
7.1.1.2 异步电机转子断条故障诊断
7.1.1.3 滚动体内外圈故障诊断分析
7.1.1.4 电机故障诊断分析
7.1.1.5 轴承故障诊断分析
7.1.1.6 齿轮箱故障诊断分析
7.1.1.7 三相逆变器故障诊断分析
7.1.1.8 柴油机故障诊断
7.1.2 管道泄漏
7.1.3 振动信号

7.2 生物医学信号处理

7.2.1 肌电信号EMG
7.2.2 脑电信号EEG
7.2.3 乳腺癌诊断
7.2.4 生物电信号
7.2.5 心电信号ECG
7.2.6 心血管
7.2.7 心脏仿真
7.2.8 血压

7.3 声呐探测信号处理

7.3.1 声呐
7.3.2 水声通信

7.4 通信工程信号处理

7.4.1 超声波信号处理
7.4.2 导航定位
7.4.3 航天航空
7.4.4 空间识别
7.4.5 雷达通信
7.4.5.1 FMCW仿真
7.4.5.2 GPS抗干扰
7.4.5.3 雷达LFM
7.4.5.4 雷达MIMO
7.4.5.5 雷达测角
7.4.5.6 雷达成像
7.4.5.7 雷达定位
7.4.5.8 雷达回波
7.4.5.9 雷达检测
7.4.5.10 雷达数字信号处理
7.4.5.11 雷达通信
7.4.5.12 雷达相控阵
7.4.5.13 雷达信号分析
7.4.5.14 雷达预警
7.4.5.15 雷达脉冲压缩
7.4.5.16 天线方向图
7.4.5.17 雷达杂波仿真
7.4.6 模拟信号处理
7.4.7 时差绘制
7.4.8 数字信道处理
7.4.9 数字信号处理
7.4.10 无线通信
7.4.11 姿态解算
**7.4.12 资源分配 **

7.5 自动测量信号处理

**7.5.1 参数估计 **
**7.5.2 电动汽车动力电池管理 **
**7.5.3 高度预估 **

8 物理应用

8.1 物理学分支力学

8.1.1 材料力学
8.1.2 弹性力学
8.1.3 动力学
8.1.4 分析力学
8.1.5 固体力学
8.1.6 结构力学
8.1.7 静力学
8.1.8 空气动力学
8.1.9 流体力学
8.1.10 塑性力学
8.1.11 运动学

8.2 物理学其他分支

8.2.1 表面物理学
8.2.2 超声学
8.2.3 次声学
8.2.4 电磁学
8.2.5 电动力学
8.2.6 电学
8.2.7 高压物理学
8.2.8 金属物理学
8.2.9 光学
8.2.10 核物理学
8.2.11 金属物理学
8.2.12 量子力学
8.2.13 热力学
8.2.14 热学
8.2.15 声学
8.2.16 水声学

8.3 物理应用

8.3.1 地理学
8.3.2 化学化工
8.3.3 生物
8.3.4 其他